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快速获取和研究药物再利用 (RAIDR)：进展和目标
通过高度具体的测试和 MCM 了解、缓解和保护作战人员免受优先威胁，针对性广谱有效应对多种威胁，提供前线防御并争取时间部署针对性的 MCM
你是一名营养师
3. 使用的技术 a. AWS：亚马逊网络服务是亚马逊的子公司，以按量付费的方式向个人、公司和政府提供按需云计算平台和 API。 b. Flask：Flask 是一个流行的 Python Web 框架，这意味着它是用于开发 Web 应用程序的第三方 Python 库。 c. Docker：Docker 是一种旨在通过使用容器更轻松地创建、部署和运行应用程序的工具。容器允许开发人员将应用程序与其所需的所有部分（例如库和其他依赖项）打包在一起，并将其作为一个包进行部署。 d. 机器学习：机器学习是人工智能 (AI) 的一种应用，它使系统能够自动从经验中学习和改进，而无需明确编程。机器学习专注于计算机
刘易斯·麦科德联合基地 (JBLM) - PPP 路线 - SDDC
背景：力量投射平台 (PPP) 是指战略性部署一个或多个高优先级现役旅和/或动员和部署高优先级预备役部队的军事设施。增加部署活动需要快速和协调的响应，这已成为美国大陆的正常作战标准。PPP 设施与其指定的空中和海上登船港 (APOE/SPOE) 之间的路线称为 PPP 路线。PPP 路线是战略公路网 (STRAHNET) 的一个子集，是支持国防部人员和设备安全、快速和高效移动的最关键的 5,000 英里公共道路。国防公路 (HND) 任务要求确保 PPP 路线保持良好的设计、性能和条件标准，以支持国家紧急部署。.
IHS Towers 2022 年年度报告
1.世界银行集团，人口趋势和城市化，2020 年 2.Euromonitor International Ltd，（经济和消费者）摘录于 2022 年 6 月 29 日 3. 国际数据库 (census.gov) 4.Analysys Mason，截至 2022 年 6 月。包括埃及，基于 IHS Tower 截至 2022 年 6 月 30 日每个市场的塔数的混合平均指标，埃及塔数基于部署 5,800 座塔的承诺 5.GSMA，移动经济，2022 年 6.Euromonitor International Ltd（经济和消费者数据），2021 年 12 月，使用基于 IHS Towers 的混合平均指标截至 2022 年 6 月 30 日，每个市场部署 5,800 座塔，包括承诺在埃及部署 5,800 座塔 7。世界银行集团，人口趋势和城市化，2020 年
Azure AI 和高级分析功能
UST 经验丰富的数据科学家、AI 工程师和机器学习开发人员为您的组织提供最佳实践，并帮助您快速掌握最新的 Microsoft Azure 机器学习功能 - 快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。他们的专业知识可帮助您利用尖端技术，如自动化机器学习、Fairlearn、Jupyter、Visual Studio Code 框架（如 PyTorch Enterprise、TensorFlow 和 Scikit-learn）。借助自动化机器学习和拖放界面等低代码和无代码工具，您可以扩展数据科学团队并更快地生成模型。此外，使用 ONNX Runtime，您可以使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 轻松大规模部署并最大化机器学习推理。
数字欧洲计划（DIGITAL）征集提案
如果没有足够的人才来开发、部署和使用这些技术及其相关应用，数字技术就无法实现。与成员国就数字教育和技能进行的组织化对话的证据表明，大多数成员国对 ICT 专家的短缺表示担忧。6 即使在数字领域的领跑者成员国，也持续缺乏能够开发和部署关键数字技术的人才。7 对将行业知识与数字技能相结合，能够将数字解决方案用于特定业务案例的专业人员的需求也显著增加。例如，制造业的员工能够使用扩展现实 (XR) 工具远程修理发动机，绿色转型行业的专业人员在开发可再生能源或清洁智能移动解决方案时越来越依赖先进的数字技术。
TAM402 事故报告 - 航空安全网络
根据参加测试的 MIS 代表于 9? 年 1 月 0 日发布的 EW/B96/ 10/2，操作测试阀门的 SPOOL 所需的液压相对于液压系统的压力较低。推力反向器 #2 的阀门工作压力为 48 至 52 PSIG（收起 - 展开）和 48 至 49 PSIG（展开 - 收起）。虽然这些值是正常的，并且完全在 FOKKER 和 DOWTY 要求的范围内，但据发现它们比系统的可用压力低 2%：3,000 PSIG。人们认为，这种特性可能会使选择阀不必要地容易受到异常的影响，例如小碎片（锉屑）的影响。然而，没有发现任何证据表明这一事实对事故有重要影响。
有效缓解数据漂移对机器学习管道的影响
尽管机器学习（ML）技术在现实世界应用中的成功越来越大，但随着时间的推移，它们的维护仍然具有挑战性。尤其是，由于训练和随着时间的推移（称为数据漂移）的培训和服务数据之间的显着变化，因此Deploy ML模型的预测准确性可能会遭受损失。传统数据漂移解决方案主要集中于检测漂移，然后重新训练ML模型，但不要辨别检测到的漂移是否对模型性能有害。在本文中，我们观察到并非所有数据漂移导致预测准确性下降。然后，我们引入了一种新的方法，用于识别服务数据分布的一部分，其中漂移可能对模型性能有害，我们的准确性较低（DDLA）将其称为数据分布。我们的方法，使用决策树，精确地指出了ML模型（尤其是黑框型号）中低临界区域的低调区域。通过关注这些DDLA，我们有效地评估了数据漂移对模型性能的影响，并在ML管道中做出明智的决策。与现有的数据漂移技术相反，我们仅在有害漂移的情况下对模型性能的有害漂移而提倡进行模型再培训。通过对各种数据集和模型进行广泛的实验评估，我们的发现表明，我们的方法显着提高了基准的成本效率，同时实现了可比的精度。
Fortem 推出新款人工智能 DroneHunter F700
根据在保护区数英里外探测到的动态威胁，制定对策并实时部署。据该公司称，起落架配有弹簧销和有效载荷卡扣，与人工智能发射和飞行软件集成在一起。